1、ROM 是 ROM image（只读内存镜像）的简称，常用于手机定制系统玩家的圈子中。 一般手机刷机的过程，就是将只读内存镜像（ROM image）写入只读内存（ROM）的过程。
2、手机中没有RAN，只有RAM，随机存取存储器（random access memory，RAM）又称作“随机存储器”，是与CPU直接交换数据的内部存储器，也叫主存(内存)。
它可以随时读写，而且速度很快，通常作为 *** 作系统或其他正在运行中的程序的临时数据存储媒介。
3、SD卡（Secure Digital Memory Card）中文翻译为安全数字存储卡，是一种基于半导体快闪记忆器的新一代记忆设备，按照封装的不同分为SD卡、miniSD卡等，外形有差异，但并无本质区别，它被广泛地于便携式装置上使用，例如数码相机、电子阅读器、个人数码助理(PDA)和多媒体播放器等。
一、Open RAN
自从蜂窝式网络首次被数字化并展开2G通讯以来，其发展迅速，并且每一代技术的复杂性都在发生变化。近年来，行动网络的资料数据量不断地增加，并大量支援各类新业务与应用场景，使得接下来的5G系统必须考虑更大的行动数据量与设备连接性。
无线接取网络（Radio Access Network；RAN）的设置，除了必须考量关键性能指标要求、网络商业营运能力，还有具备持续演进能力等三大因素之外，全球电信营运业者也希望有机会与第三方设备供应商合作，来推动界面的开放性并走向标准化的制订，如此才有机会进一步降低设备成本。因此，5G无线接取网络的基础架构必须走向开放化、虚拟化、灵活性以及与节能等趋势。
在早期，电信营运商若有基地台建置需求，都必须向传统电信设备商（例如Ericsson、Nokia、中兴、华为等）购买基地台设备。这些营运商总是可以透过一个固定的电信设备供应商来提供其核心网络设备，尽管有效提升了整体的性能，但代价则是降低了来自不同供应商的RAN设备之间的互 *** 作性。结果，使用这样的解决方案很难将无线电和基频元件供应商整合在一起。
到了接下来的第五代行动通讯系统（5G NR），将开始导入O-RAN（Open Radio Access Network）网络系统。透过O-RAN这样的开放架构，未来营运商可跳过传统电信设备商，直接向硬设备业者（如广达、中磊这类厂商）采购电信设备，除了有利于创建高灵活性的下一代无线网络，台湾资通讯厂商更有机会切入此传统封闭的电信设备系统，建构出一套新的商业模式。
O-RAN架构以智能和开放的原则为基础，是在具有嵌入式AI驱动的无线电控制的开放式硬件和云端，构建虚拟化的RAN。O-RAN联盟正在将无线电接取网络产业转变成为开放、智能、虚拟化和完全可互 *** 作的RAN架构。O-RAN标准透过更快的创新，可实现更具竞争力和灵活性的RAN供应商生态系统，而基于O-RAN的行动网络更能有效提高RAN部署和运营的效率。
二、AI加速
当前防疫所需的非接触性应用、未来新常态的远距应用，以及实现永续发展的自动化应用，成了数位转型策略的重要引子—人工智能（AI）技术则是主药，从分析大数据的云端平台，到实时决策的边缘终端，凡是数据所在，都会看到AI更显著地牵引着各大产业质变的动向。
国际数据信息（IDC）2020年推出的报告预测，全球在AI系统上的支出将加速成长，2019~2024年间的年复合成长率（CAGR）可高达20.1%。因为对企业而言，要在数位转型的过程中维持竞争力，人工智能技术占了部份。
疫情刺激市场快速转型，AI猛地从产业部署的蓝图要塞上，跃然化为战场主将，改善实际应用的效率，并推动新兴的产业合作模式，将是后疫情时代的发展重点。2021年AI将会加速发展，但如何加速？答案或许可见于两大面向。
其一，产业将会加速分工，链接从资料中心到装置终端的开发资源。2020年NVIDIA与Arm的并购案就能当作这项趋势的楔子。
累积多年的GPU研发与应用资源，NVIDA对云端AI运算的核心技术可说是势在必得，未来若成功将Arm在行动运算上的广泛布局纳入麾下，就能在智慧应用普及化的庞大运算架构中，更快速地实现高度整合且易于d性部署的AI解决方案。
虽说在商业上，这是在整并业务与开发资源，但就技术发展而言，却是在深化集中式与分散式资料管理的分工模式。AI是改变未来 科技 开发与应用的首要关口，要加速AI落地，更细致的产业分工，会是这条转型之路起点上的一小步。
其二，AI应用将会加速，确切地说，产业将更积极建立AI应用的规则性，这不仅能确立问责AI的机制，实现负责任、可信、可靠的智慧运算（responsible AI），对加速技术普及来说，也至关重要。
AI应用涉及更复杂的软硬件整合，从算法的智财权界定、开发规则制定甚至是标准化，到通用或客制专用硬件的开发模式创新，最后是在大小规模装置上，处理推论与做出决策时的资料可溯性与合法性问题，这些目前都还存在不少潜在疑虑。
2020年我们看到了由G7成员国提出的AI全球伙伴关系（Global Partnership on AI；GPAI）成立，业界亦有微软、国际标准化组织（ISO）等跨域共组的AI Global非营利组织，还有前身为MLPerf的开放工程联盟（MLCommons）集结了更多的产业要角，共同推动机器学习技术的开发与应用。
正是有了产业共识，才能延续并稳定这波AI成长的动能，而在2021年，这些针对AI应用的跨国跨界协商与规则订立将会持续。
三、工业数位转型
2020疫战，不仅改变了人们的生活日常，更极速地驱动了数位转型及发展。这场全球化的疫情已从根本改变了人们的生活方式，并史无前例地加速了数位生活转型。从一般生活层面、企业端，到制造业，都正经历着一波数位转型的革命。事实上，数位转型早在疫情之前，各企业早就已经开始陆续布局，然而疫情的突然到来，让各企业原本的数位转型加速进行，一波快速数位转型的革命，正如火如荼的开展。然而所有的企业都一样，在数位转型的路上，总是遇到重重的关卡与挑战，需要进一步克服。
事实上，不管任何企业，数位转型都是一段漫长的旅程，例如正在工业4.0的框架下，加速迈向智慧化的制造业也不例外。制造业涵盖多项设备，正以智慧工厂为目标，并朝向「自主化」的趋势发展。目前制造业转型面临的痛点，包含产线设备效能有限，无法因应新兴的与复杂的工作负载；过去部署的设备与新购入的设备整合不易，缺乏实时反应；以及设备、系统的安全性等。
为了解决上述痛点，成功的智慧化解决方案可由四个面向切入，分别是：效能、实时处理能力、资安与功能性安全。这“四大要件”在IIoT的部署中，扮演重要角色，将直接影响各式工业的发展，从工厂自动化、现有工厂设备的整合，到作业负载的整合，以及机器人的应用等。在智能化工厂的自主化发展趋势中，下列几点需要特别注意：
可扩展的计算能力，以省电的方式解决不同的工作负载；
结合安全性与实时性，避免系统故障或网络受损的潜在风险；
随着系统复杂性增加，来自多个传感器（如：视觉、雷达及光达）的传感器融合（Sensor fusion）讯息必须结合机器学习，得出准确及可行的信息；
所有硬件皆须透过整体性的规模设计，以运行自主系统所需的复杂工作负载，并同时具备高效能以进行商业部署。
四、第三代半导体：SiC &GaN
第一代半导体是硅（Si），第二代是砷化镓（GaAs），目前市场所谈的第三代，则是碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）。
第三代半导体有什么不同？其最主要的特点，就是在“宽能隙（Wide Band Gap）”上。能隙是一个基础的物理学原理，主要用来研究电子运动的现象，其所产生的效用就是导电性的差异。能隙越宽，电子越不容易越过，当然也就越能承受高电压的系统应用。
所以跟传统的硅材料相比，使用宽能隙材料的半导体产品，就展现出对于大功率系统和较高温的环境有良好的适性，并实现了更好的能源转换效率，以及更高的稳定度与可靠性。
而基于先天材料上的体质优势，采用宽能隙材料的半导体元件，并不需要太多其他的辅助设计，例如散热等，因此也有助于减少装置的体积，达成轻量化的系统。
上述这些特色正好符合了当前产业趋势的需要，例如电动车、再生能源、工业4.0、5G等，这些应用的最大特色就是采用高功率的电路设计，也因此使用宽能隙材料的元件就受到市场的青睐。
目前全球主要的电源元件供应商都已陆续布局了碳化硅和氮化镓的方案与产能，尤其是这类元件的材料制作的成本较高，产能十分有限，现在几乎已成了兵家必争之物。一线的大厂更是透过策略联盟，或者收购的方式，来确保自家的产能。
像是英飞凌（Infineon）除了与Cree达成SiC晶圆长期供货战略协定外，近期也与GT Advanced Technologies(GTAT)签署碳化硅(SiC)晶棒供货协议；意法半导体则收购了瑞典SiC晶圆制造商Norstel AB，不久前也与罗姆集团旗下的SiCrystal GmbH，签署了长期供应SiC晶圆的协定。
台湾的晶圆供应商环球晶，日前则公告了将收购Siltronic AG，以强化在GaN和SiC的制造能量；世界先进经过了多年的研发后，目前已逐步量产了GaN的产品。
依据半导体市场研究机构Yole的分析报告，采用SiC电源元件的装置，在2021年将有25%的年成长率；2023年则将达到44%；2025年则会进一步增加至50%的年成长。
五、数位信息医疗照护
在2020年新冠疫情重创全球经济态势之际，防疫 科技 和医疗照护产业相关的人力、技术及产品的需求都很迫切，也让个人智能 健康 照护与数位照护服务系统的成效倍受瞩目，例如其中的医用辅助软件、生理侦测系统及远距问诊等设备促进个人 健康 质量及管理的产品，正促进数位信息医疗发展。
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